Ринок штучного інтелекту стрімко розвивається і до 2027 року, за різними оцінками, досягне $267 млрд. До 2030 року економісти прогнозують, що впровадження AI принесе світовій економіці $15,7 трлн. Він використовується в усіх галузях, від фінансових послуг до охорони здоров’я, і має потенціал революціонізувати спосіб роботи багатьох компаній.

Без ШІ складно уявити роботу великих банків, фінтех-компаній, функціонування Інтернету речей (IoT) та Big Data. Зі зростанням популярності та широким розповсюдженням генеративних інструментів ШІ, таких як ChatGPT та Bard, стає очевидним, що AI — must have для забезпечення швидких рішень складних проблем і задач. Що це в цілому означає для майбутнього бізнесу, економіки та самого життя? Як ШІ став невід’ємною частиною світового прогресу?

Як штучний інтелект змінює сучасний бізнес

AI пройшов неймовірно довгий шлях з моменту свого зародження в 1951 році, коли Крістофер Стрейчі створив першу успішну комп’ютерну програму з штучним інтелектом. Відтоді технологія значно розвинулась, а її застосування стає дедалі складнішим і різноманітнішим.

Завдяки здатності швидко обробляти великі обсяги даних і надавати аналітику та прогнози, ШІ став важливим інструментом для бізнесу, який допомагає йому покращити свою діяльність і залишатися конкурентоспроможним на ринку.

Кібербезпека

Завдяки можливостям самонавчання та автоматизації, ШІ може просіювати складні мережі даних і виявляти закономірності, пов’язані зі шкідливими комп’ютерними вірусами та програмами, перш ніж вони встигнуть принести проблем.

Ця здатність стала знахідкою для бізнесу, особливо для тих, хто обробляє великі обсяги конфіденційних даних, які піддаються ризику крадіжки або зловживань. Використовуючи інструменти на основі штучного інтелекту, компанії можуть запобігати порушенням кібербезпеки і швидше реагувати на них, якщо вони все ж таки трапляються.

Приклади:

• Microsoft Azure Sentinel використовує ШІ для виявлення та реагування на кіберзагрози в реальному часі;
• Cisco використовує AI для створення мережевих пристроїв, які можуть самонавчатися і адаптуватися до нових загроз. Наприклад, багатофункціональний корпоративний пристрій Cisco Meraki MX використовується для виявлення та блокування несанкціонованого доступу до мережі;
• Palo Alto Networks використовує штучний інтелект для створення продуктів, які допомагають компаніям виявляти та блокувати шкідливий код. Наприклад, продукт WildFire відслідковує шкодочинні коди в реальному часі.

Фінансові послуги

ШІ використовується для автоматизації завдань, таких як прогнозування цін на акції, персоналізоване надання послуг клієнтам, визначення ризиків, обробка величезної кількості даних тощо. Також він потрібен для розробки нових фінансових продуктів і послуг, таких як алгоритмічна торгівля, моніторинг та запобігання шахрайству тощо.

Приклади:

1. PayPal використовує штучний інтелект для виявлення та запобігання шахрайству. Наприклад, для виявлення підозрілих платежів, як перекази коштів з незвичних IP-адрес або з крадених кредиток;
2. JPMorgan Chase використовує цю технологію для управління ризиками. Наприклад, система банку може прогнозувати падіння цін на акції або фінансові кризи;
3. Bank of America використовує інструменти AI для надання персоналізованого обслуговування клієнтам, зокрема, це стосується рекомендацій щодо продуктів і послуг, які відповідають їхнім потребам;
4. Wells Fargo використовує ШІ для автоматизації завдань, таких як перевірка кредитів і прогнозування цін на акції. Це допомагає компанії заощадити гроші і підвищити ефективність;
5. Citibank використовує штучний інтелект для розробки нових продуктів і послуг, таких як автономні торгові системи і штучні фінансові консультанти. Це допомагає компанії залишатися попереду конкурентів і задовольняти потреби клієнтів.

Виробництво

Деякі (хоч і примітивні моделі) штучного інтелекту використовуються у виробничій галузі ще з 1960-70х років, і за цей тривалий час встигли неабияк розвинутись та проникнути глибше майже в кожен механізований процес.

Ці роботизовані руки і машини працюють пліч-о-пліч з людьми, зокрема, уможливлюючи, серед іншого, використання предиктивного технічного обслуговування, що дозволяє виробникам передбачати, коли машина може вийти з ладу, і планувати технічне обслуговування до того, як це дійсно станеться. Це зменшує ймовірність неочікуваних збоїв і простоїв, заощаджуючи компаніям цінний час і гроші.

Приклади:

• General Electric використовує ШІ для розробки автономних роботів, які можуть виконувати завдання, що зазвичай виконують люди, такі як збірка і монтаж. Роботи можуть працювати 24/7, не втомлюючись і не помиляючись. Це допомагає компанії підвищити продуктивність своїх виробничих ліній і зменшити кількість людських помилок;
• Siemens використовує AI для розробки систем аналізу даних, які можуть відстежувати продуктивність виробничих ліній і виявляти потенційні проблеми до того, як вони стануть серйозними. Ці системи допомагають компанії покращити якість своєї продукції і зменшити кількість відходів;
• Toyota використовує інструменти ШІ в системах «штучного зору», які можуть контролювати якість деталей, що виготовлюються на виробничих лініях.

Оптимізація бізнес-процесів, роздрібна торгівля та послуги

Одна з найважливіших переваг технології штучного інтелекту в бізнесі — можливість швидко і точно обробляти великі обсяги даних, що полегшує компаніям аналіз ринкових тенденцій, вподобань клієнтів та іншої важливої інформації. Завдяки аналітиці та системам машинного навчання компанії можуть отримати цінну інформацію про поведінку, вподобання та потреби своїх клієнтів, що, в свою чергу, може допомогти їм створювати більш цілеспрямовані маркетингові кампанії та кращі продукти.

Приклади:

• Amazon використовує штучний інтелект для оптимізації своїх складських операцій. Наприклад, для прогнозування попиту на товари, управління запасами та маршрутизації вантажівок;
• Walmart використовує ШІ для оптимізації своїх продажів, наприклад: персоналізації рекомендацій, прогнозування попиту на товари і управління цінами. Це дозволяє бренду збільшити обсяг продажів і підвищити задоволеність клієнтів;
• Netflix використовує AI для оптимізації свого сервісу потокового відео, зокрема: персоналізації рекомендацій, прогнозування того, що клієнти будуть дивитися далі, і управління якістю відео.

Це лише короткий перелік тих сфер, у які інструменти штучного інтелекту встигли глибоко інтегруватись. Можна також згадати про систему охорони здоров’я, транспорт, енергетику тощо. З розвитком ШІ можна очікувати, що його вплив на економіку буде лише зростати. Він має потенціал створити нові робочі місця, підвищити продуктивність і покращити якість життя людей.

Варто наголосити, що AI сьогодні знаходиться на стадії активного розвитку (порівняно з десятиріччями млявого прогресу, зараз ми бачимо динаміку). І та стадія, на якій він революціонізував наше життя, зокрема, сферу обслуговування клієнтів, — всього лише базовий рівень. Складно навіть уявити, що буде через декілька років потужного прогресу, особливо враховуючи багатомільярдні інвестиції у сферу штучного інтелекту.